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夏俊鸞等著 著

圖書標籤:

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• 數據分析
• 機器學習
• 實時計算

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121250811

商品編碼：1462759606

齣版時間：2015-01-01

作  者:夏俊鸞 等 著 定  價:65 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2015年01月01日 頁  數:336 裝  幀:平裝 ISBN:9787121250811 優選首部全麵介紹Spark及Spark生態圈相關技術的技術書籍俯覽未來大局，不失精細剖析，呈現一個現代大數據框架的架構原理和實現細節透徹講解Spark原理和架構，以及部署模式、調度框架、存儲管理及應用監控等重要模塊Spark生態圈深度檢閱：SQL處理Shark和SparkSQL、流式處理SparkStreaming、圖計算Graphx及內存文件係統Tachyon。 ●第1章Spark係統概述1
●1.1大數據處理框架1
●1.2Spark大數據處理框架3
●1.2.1RDD錶達能力3
●1.2.2Spark子係統4
●1.3小結7
●
●第2章SparkRDD及編程接口9
●2.1Spark程序“HelloWorld”9
●2.2SparkRDD12
●2.2.1RDD分區（partitions）13
●2.2.2RDD優先位置（preferredLocations）13
●2.2.3RDD依賴關係（dependencies）15
●2.2.4RDD分區計算（compute）19
●2.2.5RDD分區函數（partitioner）20
●2.3創建操作23
●2.3.1集閤創建操作23
●2.3.2存儲創建操作23
●2.4轉換操作26
●2.4.1RDD基本轉換操作26
●部分目錄

內容簡介

本書以Spark0.9版本為基礎進行編寫，是一本全麵介紹Spark及Spark生態圈相關技術的書籍，是靠前首本深入介紹Spark原理和架構的技術書籍。主要內容有Spark基礎功能介紹及內部重要模塊分析，包括部署模式、調度框架、存儲管理以及應用監控；同時也詳細介紹瞭Spark生態圈中其他的軟件和模塊，包括SQL處理引擎Shark和SparkSQL、流式處理引擎SparkStreaming、圖計算框架Graphx以及分布式內存文件係統Tachyon。本書從概念和原理上對Spark核心框架和生態圈做瞭詳細的解讀，並對Spark的應用現狀和未來發展做瞭一定的介紹，旨在為大數據從業人員和Spark愛好者提供一個更深入學習的平颱。

本書適閤任何大數據、Spark領域的從業人員閱讀，同時也為架構師、軟件開發工程師和大數據愛好者展現瞭一個現代大數據框架的架構原理和實現細節。相信通過學習本等
夏俊鸞 等 著 夏俊鸞，現任阿裏巴巴數據平颱部不錯技術專傢，ApacheSpark項目Committer，曾就職於英特爾亞太研發中心，微博賬號@Andrew-Xia。
劉旭暉，現任蘑菇街數據平颱資曆架構師（花名天火），曾就職於英特爾亞太研發中心大數據軟件部，Spark/Hadoop/Hbase/Phoenix等眾多大數據相關開源項目的積極貢獻者。樂於分享，著有CSDN博客。
邵賽賽，英特爾亞太研發有限公司開發工程師，專注於大數據領域，開源愛好者，現從事Spark相關工作，Spark代碼貢獻者。
程浩，英特爾大數據技術團隊軟件工程師，Shark和SparkSQL活躍開發者，緻力於SQLo等     2009年的時候，Netflix公司舉辦瞭一個叫作NetflixPrize的推薦算法比賽。這個比賽匿名公布瞭Netflix五十萬用戶對近兩萬部電影的一億個評分數據，希望參賽者能夠開發齣更好的推薦算法，以提高推薦係統的質量。這個比賽的奬金有一百萬美元。一百萬美元看似很多，但是和一個更好的推薦算法給Netflix帶來的效益相比，實則九牛一毛。高昂的奬金和Netflix提供的真實數據吸引瞭不少的參賽者，其中也包括瞭來自加州大學伯剋利分校（UCBerkeley）的博士生LesterMackey。Lester師從機器學習領域泰鬥MichaelJordan，在一個叫作AMPLab的大數據實驗室裏進行博士研究。AMPLab和大多數學術界實驗室不同的地方在於實驗室內有多個教授和他們帶領的學生一起閤作。這些研究人員來自不同的領域，包括機器學習、數據庫、計算機網等

《代碼的藝術：精通軟件開發》 內容簡介 《代碼的藝術：精通軟件開發》是一本麵嚮所有編程愛好者、初級開發者以及尋求提升自身技術深度和廣度的資深工程師的權威指南。本書並非僅僅羅列語法規則或工具用法，而是深入剖析瞭軟件開發的核心理念、最佳實踐以及那些能夠將普通代碼轉化為優雅、高效、可維護的藝術品的關鍵原則。它旨在幫助讀者建立起一套堅實的編程哲學，培養“像藝術傢一樣思考”的編碼習慣，從而在快速變化的科技浪潮中，始終保持技術的前瞻性和核心競爭力。 本書的獨特之處在於，它將軟件開發比作一門精深的藝術，強調瞭不僅僅是“如何寫代碼”，更是“為何如此寫代碼”。從最基礎的變量聲明、函數設計，到復雜的係統架構、並發處理，每一個環節都融入瞭對“美學”的追求：清晰的結構、簡潔的邏輯、易於理解的錶達，以及對性能和穩定性的極緻考量。 第一部分：代碼的基石——邏輯的嚴謹與結構的清晰 在這一部分，我們將迴歸編程的本質，探討如何構建堅實的代碼基礎。 邏輯的藝術： 我們將深入研究算法設計中的一些經典模式，例如分治、動態規劃、貪心算法等，但重點不在於死記硬背，而是理解它們背後的思維方式，以及如何根據問題特性選擇最閤適的邏輯路徑。我們將通過大量貼近實際的案例，演示如何將抽象的邏輯轉化為具體、高效的代碼。這包括如何有效地進行問題分解，如何設計齣減少冗餘和嵌套的決策流程，以及如何利用數據結構來優化邏輯的執行效率。我們將探討“代碼的可讀性”與“邏輯的效率”之間的微妙平衡，以及如何在兩者之間找到最佳結閤點。 結構的優雅： 代碼的結構決定瞭其可讀性、可維護性和可擴展性。本書將詳細闡述麵嚮對象編程（OOP）和函數式編程（FP）的核心原則，並分析它們在實際項目中的應用場景。我們會深入講解“高內聚、低耦閤”的設計理念，以及如何通過封裝、繼承、多態等概念來構建模塊化、易於管理的係統。對於函數式編程，我們將重點介紹純函數、不可變性、高階函數等概念，以及它們如何幫助我們編寫更簡潔、更易於測試和並行化的代碼。本書將提供大量實際代碼片段，演示如何應用設計模式（如工廠模式、單例模式、觀察者模式等）來解決常見的軟件設計問題，並分析不同模式的優劣及適用場景。我們還將討論代碼組織策略，包括如何進行模塊化劃分、如何命名以及如何編寫清晰的文檔注釋，確保代碼的生命周期中始終保持其清晰度和生命力。 第二部分：代碼的靈魂——性能的優化與安全的保障 寫齣能運行的代碼隻是第一步，能高效、安全地運行的代碼纔是真正的技術實力。 性能的追求： 性能優化是一個貫穿軟件開發始終的話題。本書將從多個維度探討性能優化的藝術。我們將深入分析時間復雜度和空間復雜度，並教授如何通過算法選擇、數據結構優化以及代碼重構來顯著提升程序的運行效率。我們會探討各種常見的性能瓶頸，例如I/O操作、內存管理、CPU占用率過高等，並提供針對性的解決方案。本書還將介紹諸如緩存、異步處理、並行計算等高級性能優化技術，並結閤實際場景進行講解，幫助讀者理解其原理和應用。我們將強調“度量驅動”的優化方法，即在進行任何優化之前，都應通過有效的性能測試和分析工具來定位問題，避免盲目優化。 安全的藝術： 在當今網絡環境下，軟件安全的重要性不言而喻。本書將從代碼層麵齣發，深入探討常見的安全漏洞，如SQL注入、跨站腳本攻擊（XSS）、跨站請求僞造（CSRF）等，並提供切實有效的防禦策略。我們將講解輸入驗證、輸齣編碼、訪問控製、加密解密等安全編程的最佳實踐。本書還會涵蓋內存安全問題，例如緩衝區溢齣、野指針等，並介紹如何利用語言特性和工具來規避這些風險。此外，我們將討論安全的代碼審查流程，以及如何利用靜態分析工具和動態測試來發現和修復潛在的安全隱患。本書強調“安全左移”的理念，即從軟件開發的早期階段就融入安全考量，將安全視為一種內在品質，而非事後彌補。 第三部分：代碼的演進——測試的堅守與重構的智慧 優秀的代碼並非一蹴而就，而是需要經過不斷的打磨和演進。 測試的實踐： 測試是保證代碼質量的基石。本書將全麵介紹單元測試、集成測試、端到端測試等不同層次的測試方法，並講解如何編寫高質量、高覆蓋率的測試用例。我們將深入探討測試驅動開發（TDD）和行為驅動開發（BDD）等敏捷開發中的測試理念和實踐，並分析它們如何提升開發效率和代碼質量。本書將介紹各種主流的測試框架和工具，並提供實際的演示，幫助讀者掌握編寫和運行測試的技巧。我們還會討論如何進行有效的錯誤處理和異常捕獲，以及如何利用日誌記錄來輔助故障排查。強調測試的持續性，以及如何將其融入持續集成/持續部署（CI/CD）流程中，確保代碼在每一次迭代中都能保持健壯。 重構的精髓： 隨著項目的發展，代碼難免會變得陳舊、復雜，甚至齣現“技術債務”。重構是保持代碼健康生命力的重要手段。本書將詳細闡述重構的定義、原則和常見的重構手法，例如提取函數、移動字段、替換繼承為組閤等。我們將講解如何識彆代碼中的“壞味道”，以及如何通過一係列小步、安全的重構來逐步改善代碼的結構和可讀性，同時確保原有功能的正確性。本書將強調重構的時機和策略，以及如何平衡重構的投入與産齣。通過豐富的案例分析，讀者將學會如何在不影響項目進度的情況下，對現有代碼進行有效的“美容”和“優化”，使其煥發新的生命力，為未來的發展奠定堅實基礎。 第四部分：代碼的協作——版本控製與團隊的共識 軟件開發往往是團隊協作的産物，有效的協作機製是項目成功的關鍵。 版本控製的體係： 版本控製係統是現代軟件開發的必備工具。本書將深入講解Git等主流版本控製係統的核心概念和工作流程，包括提交、分支、閤並、衝突解決等。我們將探討Gitflow等分支模型，以及如何根據項目需求選擇閤適的版本管理策略。本書還將介紹代碼審查（Code Review）的流程和重要性，以及如何通過協作來提升代碼質量和知識共享。我們將討論如何利用Issue Tracker和Project Management Tools來管理開發任務和跟蹤進度，從而確保團隊成員之間的信息同步和高效協作。 《代碼的藝術：精通軟件開發》不僅僅是一本技術書籍，更是一本關於如何培養嚴謹思維、追求卓越品質、擁抱變化並與團隊高效協作的開發哲學指南。無論您是初學者還是經驗豐富的開發者，本書都將為您提供寶貴的見解和實用的技巧，幫助您在軟件開發的道路上不斷精進，最終創作齣真正意義上的“代碼的藝術品”。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，應該能夠幫助讀者建立起對技術的“感覺”，而不僅僅是記憶幾個API。這本書在這方麵做得非常成功。它不僅僅是教你如何使用Spark，更是讓你理解Spark的設計理念和核心價值。作者在講解Spark的演進曆程時，穿插瞭許多關於分布式係統設計的思考，讓我能夠從更宏觀的角度去理解Spark的優勢所在。我特彆喜歡書中關於Spark的內存模型和垃圾迴收機製的分析，這對於理解Spark的內存消耗和性能瓶頸至關重要。書中對Spark的Streaming組件的講解也十分透徹，詳細闡述瞭微批處理的原理、狀態管理的重要性以及如何處理亂序數據和容錯。此外，書中還提供瞭一些關於Spark集群部署和維護的實用建議，這對於將Spark應用於生産環境非常有幫助。讀完這本書，我感覺自己對Spark的掌握程度又提升瞭一個檔次，而且對大數據處理技術的發展方嚮也有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，采用瞭深邃的藍色背景，搭配著簡潔卻充滿科技感的金色標題“Spark 大數據處理技術”。翻開書頁，一股淡淡的油墨香撲鼻而來，讓人立刻進入瞭一種沉浸式的閱讀體驗。第一眼看到目錄，就被其內容的廣度和深度所震撼。它不僅僅停留在概念的介紹，而是深入到Spark的核心架構、分布式計算原理、數據處理的各個環節，甚至還涵蓋瞭Spark生態係統中各個組件的協同工作方式。我尤其對其中關於Spark SQL的章節印象深刻，作者用非常易懂的語言解釋瞭Spark SQL的查詢優化機製，並且通過大量的代碼示例，一步步地演示瞭如何利用Spark SQL進行復雜的數據分析和查詢。書中對RDD、DataFrame和Dataset這三種核心數據抽象的講解也十分到位，清晰地闡述瞭它們之間的區彆、聯係以及各自的適用場景。此外，對於Spark Streaming在實時數據處理方麵的應用，作者也進行瞭詳盡的闡述，包括窗口操作、狀態管理等關鍵技術的實現原理和實際應用案例。整本書的結構邏輯清晰，從基礎概念到高級特性，循序漸進，非常適閤想要深入瞭解Spark技術棧的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常獨特，它不像很多技術書籍那樣枯燥乏味，而是充滿瞭啓發性和思考性。作者在講解Spark的分布式計算模型時，並沒有直接給齣晦澀難懂的理論，而是從實際問題齣發，引導讀者思考“為什麼需要分布式計算”、“分布式計算的核心挑戰是什麼”，然後自然而然地引齣Spark的解決方案。我特彆喜歡書中關於“彈性分布式數據集 (RDD)”的講解，作者用非常形象的比喻，將RDD的容錯性和不可變性描繪得淋灕盡緻，讓人能夠深刻理解其設計的哲學。書中也穿插瞭一些關於大數據行業發展趨勢的思考，讓我不僅僅局限於技術本身，還能對整個領域有一個更宏觀的認識。例如，作者在討論Spark與Hadoop的關係時，就深刻地剖析瞭Spark的齣現如何改變瞭大數據處理的格局。這本書的語言也十分流暢，讀起來毫無壓力，即使遇到一些復雜的概念，也能通過作者的巧妙闡釋而豁然開朗。它讓我覺得，學習大數據技術，也可以是一件充滿樂趣的事情。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是它在實戰性上做得非常齣色。書中提供的每一個代碼示例都經過瞭精心設計，並且配有詳細的解釋，讓我能夠輕鬆地理解每一個步驟的意圖。作者在講解分布式數據處理的挑戰時，並沒有迴避其中的復雜性，而是選擇用一種非常清晰、易於理解的方式來拆解問題，然後逐一提供解決方案。例如，在講解Shuffle過程時，作者通過圖示和代碼演示，生動地展現瞭數據在集群中如何進行重組，以及可能遇到的性能瓶頸。我特彆欣賞書中關於Spark性能調優的部分，它不僅僅是羅列瞭一些通用的調優建議，而是深入分析瞭Spark內存管理、任務調度、序列化等底層機製，並給齣瞭針對性的優化策略。我嘗試著將書中的一些調優技巧應用到我自己的項目中，果然看到瞭顯著的性能提升。書中對於Spark MLlib在機器學習領域的應用也進行瞭精彩的闡述，從常見的算法實現到模型評估，再到分布式訓練的注意事項，都給齣瞭詳細的指導。這本書就像是一位經驗豐富的大數據工程師，手把手地教你如何駕馭Spark這匹“烈馬”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，它為我打開瞭認識Spark技術的一個全新的視角。我一直以為自己對Spark已經有瞭初步的瞭解，但讀瞭這本書之後，我纔發現自己之前接觸的隻是冰山一角。書中關於Spark的容錯機製、任務調度策略、內存管理細節的講解，讓我對Spark的健壯性和高效性有瞭更深的認識。特彆是關於Stages和Tasks的劃分，以及DAGScheduler和TaskScheduler的工作原理，作者都進行瞭非常細緻的剖析，讓我對Spark作業的執行過程有瞭非常清晰的理解。書中還涉及到瞭一些Spark與Kafka、HDFS等其他大數據組件的集成實踐，這些內容對於構建完整的大數據處理流程非常有價值。我尤其對書中關於Spark的二次開發和自定義算子部分的講解感到興奮，它為我提供瞭進一步擴展Spark功能的思路和方法。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一部關於Spark的百科全書，讓我能夠從中汲取源源不斷的知識養分。

評分☆☆☆☆☆

書挺好的

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很好

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還不錯

評分☆☆☆☆☆

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本來以為是正版打摺的，結果紙張質量不好

評分☆☆☆☆☆

本來以為是正版打摺的，結果紙張質量不好

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還不錯

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書挺好的